ERP中的制造数据结构(二)

  作者:畅享网
2004/12/27 12:00:16
本文关键字: 应用技术
 

制造数据结构的层级

构造制造数据结构有2个要素:第一是结构,即前几节介绍的如何来组织物料或制造过程。第二就是结构的深度,也就是BOMBOP由多少层组成。在产品数据结构的BOM中,每一对父子件关联就建立了一层“结构”。同样,零件的制造工序的步骤就是BOP的层次。目前几乎所有复杂的离散制造行业都踏上了精益制造的历程,几乎所有的企业都转向重过程的不间断而逐渐淡化分工。工厂的结构开始发生重大的变化,扁平化和现场决策自主化成为几乎所有离散制造企业的追求。这种趋势必然反映到所有制造数字化系统中来,对于PDM/MPMPLM的影响是企业内外的协同和DFA/DFM,对ERP的影响则是扁平化。有一种说法是“先有扁平的BOM,才有扁平的企业”,“精益制造就是精益BOM”。说明制造企业的扁平化在很大程度上将取决与制造数据结构的扁平化。

但是一般认为,BOM的层级是由产品本身的复杂程度和制造过程的路线长度所决定的。一架不大的飞机,BOM的层次是30多层,复杂零件的工序过程达到300余个。但在制造现场,并不是如此。例如,某种陆用燃气涡轮机的火焰筒是由5种耐热合金材料和10个零件组成。制造过程有2种做法:

方案1:先在钣金制造单元下料、成型,造出10种零件来,中间库存或不库存直接转移给焊接制造单元焊接成火焰筒。

方案2:钣金制造和焊接同在一个“钣金综合制造单元”完成。零件下料、成型接着进行焊接形成火焰筒。中间没有制造单元间的转移、库存和组合前的配套作业。

在制造工艺过程完全相同的条件下,方案1的生产BOM起码有3层:原材料、零件、成品件。而方案2则仅仅需求2层:原材料和成品件。在ERP里,方案2根本不需要给火焰筒的零件编号,生产BOM也没有它们,而只有这些零件所使用的原材料(注意:在FO/AO/EWI上是不可缺少的)。

同样,路线或BOP的层次也是起码有2种方案:

方案3:在方案1的前提下,如果每个零件都有10个工序,焊接装配也是10道工序,原原本本地将工艺转成为路线,这时总过程起码有20层。

方案4:在方案2的前提下,从原材料到最后的火焰筒仅仅作为1道工序(这个工序的内容囊括了整个火焰筒全部零组件的全部FO/AO/EWI的内容),这时火焰筒的路线只有1层。

显然,方案34是两个极端情况。用方案3生产时,BOM3层、工艺有20层。ERP将产生5个采购定单PO11个工作定单,10个(零件)入库单(原材料的采购入库不计算在内)和和15个出库单。方案1BOM层级过多、冗长的制造路线都需要更多的数据维护,大量的报表和移动处理,会转移和淡化了对关键过程的关注。方案4BOM只有2层,路线只有1层。ERP仅仅需要5个采购定单和1个工作定单,仅仅需要5个原材料出库单即可。但是它太粗糙,起不到管理和控制的作用。

火焰筒产品的制造数据结构层级定义

 

项目数

BOM层数

工艺层数

WO

PO

入库单数

出库单数

方案1

16

3

20

 

 

 

 

方案2

6

2

1

 

 

 

 

方案3

16

3

20

11

5

11

16

方案4

6

2

1

1

5

1

6

方案5

7

3

20

2

5

2

7

 

那么应当怎样定义制造过程的结构呢?我们给出以下原则。

1 管理的“度”和数据的“量”

管理必须有个“度” 。“度”就是计划、进度和成本控制的期望水平。或者说是管得粗一些还是管得细一些。按精益制造的观点,并不是管理得越细越好。计划期段的“粒度”和生产的对象及生产节奏有关。控制的越细,需要的数据越多,计划项目越多、数据采集越多。ERP就越不易于实行。同样,管理过程自身的浪费也就越多。一个企业产品的零件成千上万,虽然在装配时一个也不能少,但由于零件的复杂程度、制作的难易、成本的多少,在生产过程中,对它们的关注并不是同等的。有些零件,必须控制制作它们的每一个工序甚至每一个工步。而另外大约70-80%的零件可以不花精力去控制它的过程,制造单元的工人能很轻易的保证供应,或者在制造单元中,能够很平顺地流转。当然,本篇文章立意于每个企业很了解自己管理的“度”。

在传统的大量生产模式下,用精细的分工和低等级工人打散了连续的制造过程。而为了控制实际存在、但是被抹杀的过程,又采用了多层级的管理和大量的报表来恢复过程的原貌。很多企业在实施ERP时,在这种传统思想蛊惑下,总以为受控零件“越全越好”、计划“越细越好”,报表“越多越好”,这是个很大的误区。为了某一个细节,可能需要你化费数倍于所得的精力和时间。最后你的大叠的报告,可能没有一个人去仔细看它,还会引起反感。

必须牢牢记住,多一个零件号,或者多一个工作定单号,会增加十几倍的额外工作量。因此,在离散制造业建立制造数据结构时,首先要确定自己管理的“度”,和数据的“量”。适度的控制范围和适度的管理“粒度”将大量减少ERP实施过程的数据准备工作量,减少系统开通的时间,减少错误,减少日后的数据维护工作量。而在必须重点控制的“点”上,可以施以浓墨重彩。

2 对物流中断的容忍度

对生产BOMBOP的层数最重要的决策依据是:企业在生产过程中,容忍物流中断的次数或中间状态物料存储的次数。

在制造过程中对必须进行暂停、存放、需要制订计划和控制它的进度的物料,或者必须清楚和单独控制它在制造过程指定阶段的某些信息,如成本、提前期、订货策略等,才需要设定独立物料项目和BOM层级。用精益思想指导制造过程越来越为企业所看重,企业趋向于不库存,不制定工作定单和不维护相关的报表。这就决定了BOM需要简化和BOM的深度趋浅。效果是物流由于较少的中断而更加平顺流畅,生产周期大大减少。

确定制造路线的步骤也是同样道理。设立工序是为了控制阶段进度、确定能力和过程监控和排序。必须进行半成品转移的、必须控制的工序则必须在路线中出现,而不必特别关注的过程则不必在路线中,可以减少路线的层次。达到减少数据采集、消灭报告报表,减少维护数据的工作量的目的。

3 简化制造单元内部的过程控制

一般采用制造单元组织生产时,单元作为一台设备或一个不间断的生产线对待。这时仅仅需要控制制造单元的进出就足够。没有完全反映制造过程的必要。所以单元制造、多面手工人和看板生产是实现工艺路线扁平化的重要手段。

ERP中制造数据结构层级的确定

关于如何确定制造数据结构的层级,我们的结论是;BOM和路线的层数是由原材料或采购器件到最终产品的制造过程中,如何处理半成品或中间件的策略、管理和控制的粗细程度和生产组织方式所决定的。在上述火焰筒的例子中的方案5是:若在10种零件中只有一种是关键件需要特别关注,该零件必须在BOM中出现,并且全程控制它的制造过程。组合焊接是需要按工序控制质量,则生产BOM的层级为3,过程的层级是20,但是ERP只要生成2个工作定单WO、每批需要2个入库单和6个出库单。这是一个优化的方案。

这个例子说明,生产BOMBOP的构成仍旧以产品和工艺结构为基础,但可以根据生产方式和控制粒度的不同有很大的差异。不能够教条地搬用MBOMBOP的结构。实施ERP时制造数据结构的构建决不是产品结构的复制品或翻版,也不是工艺过程的映像。而是按企业制造过程对产品结构的重构。什么样的制造数据结构就决定了什么样的制造过程。在涉及CADERPCAPPERP或统一为PDM/MPM/PLMERP集成时,必须考虑这些差异,要经过一次细致的重新评估和构建,并不是单纯的数据传递和接口过程。只有在精益企业环境中,采用了综合产品团队IPT、用DFM/DFA方法开发产品时,才能实现MBOM和生产BOM的一致。

任何企业都有自己的产品,生产过程、市场以及自己的生产节奏和个性。因此企业构造制造数据结构时,既需要企业的员工的经验,也需要借助外部专家的理论和最佳实践的指导。如何构建制造数据结构对企业很深远的影响,实现结构优化需要全员的理解和支持。

结束语

ERP实施的瓶颈是什么?我们认为,在离散制造业,数据是成功实施ERP的严重瓶颈。众所周知,在同样的企业环境中,网络和OA的应用比较容易。为什么?因为OA应用的数据准备工作量较小。CAD的应用为什么推广较快?同样因为除开准备各种标准库以外(有时是供应商可以提供,或者可以买到),数据准备量也不大。CAPP也是产生数据的,如果将CAPP当作文本编辑器使用,可能也比较容易使用,但如果是真正“创成”或即便是“范成”工艺过程,就要用到更多的数据和标准,成功实施CAPP也不是轻而易举了。而ERP、特别是离散制造业的ERP系统中,企业数据是买不来的,不经过痛苦的数据准备过程根本运行不起来。目前已经成为规律:无论那个行业的什么样的IT应用(CADCAMPDMERPCRMOA)、无论是什么样的业务(财务、销售、库存、计划和执行现场),那里的数据准备工作量大或复杂,那里的应用就不顺利。或者即使系统运行但不能取得预期效果。可见数据对于实施ERP的重要。但是知道数据准备的重要性是一回事,而会不会准备数据则又是另一回事。制造数据结构就是研究离散制造企业实行ERP中如何进行数据准备的。

终究制造数据结构是个十分深刻和广泛的题目,除了本文已经涉及到的制造数据结构的创建、传递、集成和层级问题以外,还有:在手工参与数据结构的输入和构建时对结构正确性和完整性的评估、校对方法问题;面向大规模定制生产的客户化产品的数据结构的快速创建及产品构型管理问题;制造数据结构的工程更改、版本管理和有效性控制问题;制造数据结构的重用和知识积累问题;虚拟环境中由3D模型创建制造数据结构和对其进行3D模拟优化问题等等,有太多的事情要作。我们希望从事ERP的企业、供应商、咨询提供商和各位关专家共同关注制造数据结构问题,创造最佳实践,为打开离散制造业ERP的瓶颈共同努力。

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